Titre de la thèse : Couplage évaluation de Performances, analyse de Risques et Optimisation pour des services de Stérilisation hospitalière performants et robustes aux risques
Directeur(s) de thèse : Maria Di Mascolo, Marie-Laure Espinouse et Jean-Marie Flaus
Ecole doctorale : IMEP 2
Date de début (souhaitée) : oct 2013
Financements envisagés - Contexte - Partenaires éventuels - demande AGIR
Description du sujet
Positionnement des travaux de la thèse et enjeux : Dans cette thèse, nous nous intéressons à la gestion des flux et à l'analyse de risques dans le cadre de la stérilisation hospitalière. Ce travail revêt toute son importance dans un contexte économique et sociétal où il est impératif de tout mettre en œuvre pour éviter les maladies nosocomiales - la stérilisation est une étape importante dans ce processus - mais également pour maîtriser les coûts en contexte hospitalier.
Ce sujet s'inscrit dans un secteur d'application prioritaire pour le laboratoire : la santé. Il fait suite à deux thèses, qui ont permis de développer un modèle de simulation générique d'un service de stérilisation [Ngo Cong 2009], et des algorithmes d'optimisation du chargement des laveurs [Ozturk 2012], et à une thèse en cours qui permettra de coupler l'analyse de risques et l'évaluation de performances dans les services de stérilisation [Negrichi 2014].
La triple compétence présente au laboratoire G-SCOP (Analyse de risques, évaluation de performances, optimisation) permet d'envisager une contribution importante, novatrice et en phase avec la demande.
Objectifs et Travail demandé : L'objectif de ce travail est de développer une démarche intégrée d'analyse des systèmes de production, allant de l'analyse de risques vers l'évaluation de performances, couplée avec de l'optimisation.
Cette thèse vise à développer des outils méthodologiques permettant :
§ de définir, modéliser et résoudre de nouveaux problèmes d'optimisation, dans le contexte de l'amélioration de l'organisation d'un service de stérilisation hospitalière. Jusqu'à présent, nos travaux d'optimisation se sont focalisés sur le chargement des laveurs, étape goulet de la stérilisation. Nous souhaitons maintenant étudier l'optimisation des flux dans l'ensemble du service de stérilisation. Par ailleurs, nous prendrons en compte des contraintes complémentaires à celles qui ont déjà été considérées dans la thèse d'O. Ozturk, et des objectifs différents : nous étudierons des objectifs liés aux coûts (indispensables dans le contexte socio-économique actuel) mais également des objectifs liés aux dispositifs de stérilisation, tels que les temps d'attente, de pré-désinfection, de mise à disposition des dispositifs médicaux, et nous chercherons à mieux prendre en compte les incertitudes dans les arrivées de dispositifs médicaux.
§ de faire le lien entre le modèle obtenu par analyse de risques (dynamique) et les problèmes d'optimisation (statique avec des durées). Cela nécessitera d'enrichir le simulateur afin de permettre une modification du trajet des dispositifs médicaux, en fonction des algorithmes d'optimisation développés. Pour cela, il sera nécessaire de formuler des incertitudes sur différentes parties du modèle, et des relations entre ces incertitudes.
Dans un deuxième temps, le modèle obtenu pourra être utilisé pour :
§ étudier l'impact de politiques d'optimisation des flux sur un service de stérilisation, en prenant en compte l'occurrence de défaillances et leur propagation
§ étudier l'impact de différentes politiques de pilotage de flux. On peut par exemple ne garder qu'une très petite activité on-line (pour stériliser uniquement ce qui est urgent dans la journée), et stériliser tout le reste la nuit, ou à d'autres moments bien déterminés dans la journée (ce qui nous amène par exemple à faire un chargement des laveurs off-line puisque tous les DM à charger sont présents dès le début). On peut aussi réfléchir à mettre en place des politiques qui permettront de garantir que 100% des DM nécessaires soient livrés au bout de 4h, par exemple, en contractualisant avec le bloc opératoire. Notre travail consistera donc à rechercher des politiques qui nous paraissent intéressantes, puis à tester par simulation l'impact qu'elles auront sur les performances du service de stérilisation.
Connaissances et compétences requises
Cette thèse mobilisera des compétences en modélisation de flux (simulation, réseaux de files d'attentes, réseaux de Petri), en ordonnancement et en programmation, en analyse de risques orientée modèle.
Contact(s) :
Responsables : Maria Di Mascolo
04 76 57 46 25
Mel Maria.Di-Mascolo@g-scop.grenoble-inp.fr
Marie-Laure Espinouse
04 56 52 89 26
Mel Marie-Laure.Espinouse@g-scop.grenoble-inp.fr
Flaus Jean-Marie
0476826229
Mel Jean-Marie.Flaus@g-scop.grenoble-inp.fr
Laboratoire : Laboratoire G-SCOP
Adresse complète : 46, avenue Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex 1